Keras/Python深度学习中的网格搜索超参数调优（上）

用户1737318

发布于 2018-06-06 13:16:41

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文章被收录于专栏：人工智能头条

原文：How to Grid Search Hyperparameters for Deep Learning Models in Python With Keras 作者：Jason Brownlee 翻译：刘崇鑫责编：周建丁（zhoujd@csdn.net）

超参数优化是深度学习中的重要组成部分。其原因在于，神经网络是公认的难以配置，而又有很多参数需要设置。最重要的是，个别模型的训练非常缓慢。

在这篇文章中，你会了解到如何使用scikit-learn python机器学习库中的网格搜索功能调整Keras深度学习模型中的超参数。

阅读本文后，你就会了解：

如何包装Keras模型以便在scikit-learn中使用，以及如何使用网格搜索。
如何网格搜索常见的神经网络参数，如学习速率、 dropout 率、epochs 和神经元数量。
如何设计自己的超参数优化实验。

概述

本文主要想为大家介绍如何使用scikit-learn网格搜索功能，并给出一套代码实例。你可以将代码复制粘贴到自己的项目中，作为项目起始。

下文所涉及的议题列表：

如何在scikit-learn模型中使用Keras。
如何在scikit-learn模型中使用网格搜索。
如何调优批尺寸和训练epochs。
如何调优优化算法。
如何调优学习率和动量因子。
如何确定网络权值初始值。
如何选择神经元激活函数。
如何调优Dropout正则化。
如何确定隐藏层中的神经元的数量。

如何在scikit-learn模型中使用Keras

通过用KerasClassifier或KerasRegressor类包装Keras模型，可将其用于scikit-learn。

要使用这些包装，必须定义一个函数，以便按顺序模式创建并返回Keras，然后当构建KerasClassifier类时，把该函数传递给build_fn参数。

例如：

def create_model():
    ...    return model

model = KerasClassifier(build_fn=create_model)

KerasClassifier类的构建器为可以采取默认参数，并将其被传递给model.fit()的调用函数，比如 epochs数目和批尺寸（batch size)。

例如：

def create_model():
    ...    return model

model = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=10)

KerasClassifier类的构造也可以使用新的参数，使之能够传递给自定义的create_model()函数。这些新的参数，也必须由使用默认参数的 create_model() 函数的签名定义。

例如：

def create_model(dropout_rate=0.0):
    ...    return model

model = KerasClassifier(build_fn=create_model, dropout_rate=0.2)

您可以在Keras API文档中，了解到更多关于scikit-learn包装器的知识。

如何在scikit-learn模型中使用网格搜索

网格搜索（grid search）是一项模型超参数优化技术。

在scikit-learn中，该技术由GridSearchCV类提供。

当构造该类时，你必须提供超参数字典，以便用来评价param_grid参数。这是模型参数名称和大量列值的示意图。

默认情况下，精确度是优化的核心，但其他核心可指定用于GridSearchCV构造函数的score参数。

默认情况下，网格搜索只使用一个线程。在GridSearchCV构造函数中，通过将 n_jobs参数设置为-1，则进程将使用计算机上的所有内核。这取决于你的Keras后端，并可能干扰主神经网络的训练过程。

当构造并评估一个模型中各个参数的组合时，GridSearchCV会起作用。使用交叉验证评估每个单个模型，且默认使用3层交叉验证，尽管通过将cv参数指定给 GridSearchCV构造函数时，有可能将其覆盖。

下面是定义一个简单的网格搜索示例：

param_grid = dict(nb_epochs=[10,20,30])grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1)grid_result = grid.fit(X, Y)

一旦完成，你可以访问网格搜索的输出，该输出来自结果对象，由grid.fit()返回。best_score_成员提供优化过程期间观察到的最好的评分， best_params_描述了已取得最佳结果的参数的组合。

您可以在scikit-learn API文档中了解更多关于GridSearchCV类的知识。

问题描述

现在我们知道了如何使用scikit-learn 的Keras模型，如何使用scikit-learn 的网格搜索。现在一起看看下面的例子。

所有的例子都将在一个小型的标准机器学习数据集上来演示，该数据集被称为Pima Indians onset of diabetes 分类数据集。该小型数据集包括了所有容易工作的数值属性。

下载数据集，并把它放置在你目前工作目录下，命名为：pima-indians-diabetes.csv。

当我们按照本文中的例子进行，能够获得最佳参数。因为参数可相互影响，所以这不是网格搜索的最佳方法，但出于演示目的，它是很好的方法。

注意并行化网格搜索

所有示例的配置为了实现并行化（n_jobs=-1）。

如果显示像下面这样的错误：

INFO (theano.gof.compilelock): Waiting for existing lock by process '55614' (I am process '55613')
INFO (theano.gof.compilelock): To manually release the lock, delete ...

结束进程，并修改代码，以便不并行地执行网格搜索，设置n_jobs=1。

如何调优批尺寸和训练epochs

在第一个简单的例子中，当调整网络时，我们着眼于调整批尺寸和训练epochs。

迭代梯度下降的批尺寸大小是权重更新之前显示给网络的模式数量。它也是在网络训练的优选法，定义一次读取的模式数并保持在内存中。

训练epochs是训练期间整个训练数据集显示给网络的次数。有些网络对批尺寸大小敏感，如LSTM复发性神经网络和卷积神经网络。

在这里，我们将以20的步长，从10到100逐步评估不同的微型批尺寸。

完整代码如下：

# Use scikit-learn to grid search the batch size and epochsimport numpyfrom sklearn.grid_search import GridSearchCVfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier# Function to create model, required for KerasClassifierdef create_model():
    # create model
    model = Sequential()
    model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))    # Compile model
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])    return model# fix random seed for reproducibilityseed = 7numpy.random.seed(seed)# load datasetdataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")# split into input (X) and output (Y) variablesX = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]# create modelmodel = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=0)# define the grid search parametersbatch_size = [10, 20, 40, 60, 80, 100]
epochs = [10, 50, 100]
param_grid = dict(batch_size=batch_size, nb_epoch=epochs)
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1)
grid_result = grid.fit(X, Y)# summarize resultsprint("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))for params, mean_score, scores in grid_result.grid_scores_:
    print("%f (%f) with: %r" % (scores.mean(), scores.std(), params))

运行之后输出如下：

Best: 0.686198 using {'nb_epoch': 100, 'batch_size': 20}0.348958 (0.024774) with: {'nb_epoch': 10, 'batch_size': 10}0.348958 (0.024774) with: {'nb_epoch': 50, 'batch_size': 10}0.466146 (0.149269) with: {'nb_epoch': 100, 'batch_size': 10}0.647135 (0.021236) with: {'nb_epoch': 10, 'batch_size': 20}0.660156 (0.014616) with: {'nb_epoch': 50, 'batch_size': 20}0.686198 (0.024774) with: {'nb_epoch': 100, 'batch_size': 20}0.489583 (0.075566) with: {'nb_epoch': 10, 'batch_size': 40}0.652344 (0.019918) with: {'nb_epoch': 50, 'batch_size': 40}0.654948 (0.027866) with: {'nb_epoch': 100, 'batch_size': 40}0.518229 (0.032264) with: {'nb_epoch': 10, 'batch_size': 60}0.605469 (0.052213) with: {'nb_epoch': 50, 'batch_size': 60}0.665365 (0.004872) with: {'nb_epoch': 100, 'batch_size': 60}0.537760 (0.143537) with: {'nb_epoch': 10, 'batch_size': 80}0.591146 (0.094954) with: {'nb_epoch': 50, 'batch_size': 80}0.658854 (0.054904) with: {'nb_epoch': 100, 'batch_size': 80}0.402344 (0.107735) with: {'nb_epoch': 10, 'batch_size': 100}0.652344 (0.033299) with: {'nb_epoch': 50, 'batch_size': 100}0.542969 (0.157934) with: {'nb_epoch': 100, 'batch_size': 100}

我们可以看到，批尺寸为20、100 epochs能够获得最好的结果，精确度约68％。

如何调优训练优化算法

Keras提供了一套最先进的不同的优化算法。

在这个例子中，我们调整用来训练网络的优化算法，每个都用默认参数。

这个例子有点奇怪，因为往往你会先选择一种方法，而不是将重点放在调整问题参数上（参见下一个示例）。

在这里，我们将评估Keras API支持的整套优化算法。

完整代码如下：

# Use scikit-learn to grid search the batch size and epochsimport numpyfrom sklearn.grid_search import GridSearchCVfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier# Function to create model, required for KerasClassifierdef create_model(optimizer='adam'):
    # create model
    model = Sequential()
    model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))    # Compile model
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])    return model    # fix random seed for reproducibilityseed = 7numpy.random.seed(seed)    # load datasetdataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")# split into input (X) and output (Y) variablesX = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]# create modelmodel = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=100, batch_size=10, verbose=0)# define the grid search parametersoptimizer = ['SGD', 'RMSprop', 'Adagrad', 'Adadelta', 'Adam', 'Adamax', 'Nadam']
param_grid = dict(optimizer=optimizer)
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1)
grid_result = grid.fit(X, Y)# summarize resultsprint("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))for params, mean_score, scores in grid_result.grid_scores_:
    print("%f (%f) with: %r" % (scores.mean(), scores.std(), params))

运行之后输出如下：

Best: 0.704427 using {'optimizer': 'Adam'}0.348958 (0.024774) with: {'optimizer': 'SGD'}0.348958 (0.024774) with: {'optimizer': 'RMSprop'}0.471354 (0.156586) with: {'optimizer': 'Adagrad'}0.669271 (0.029635) with: {'optimizer': 'Adadelta'}0.704427 (0.031466) with: {'optimizer': 'Adam'}0.682292 (0.016367) with: {'optimizer': 'Adamax'}0.703125 (0.003189) with: {'optimizer': 'Nadam'}

结果表明，ATOM优化算法结果最好，精确度约为70％。

如何优化学习速率和动量因子？

预先选择一个优化算法来训练你的网络和参数调整是十分常见的。目前，最常用的优化算法是普通的随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD），因为它十分易于理解。在本例中，我们将着眼于优化SGD的学习速率和动量因子（momentum）。

学习速率控制每批（batch）结束时更新的权重，动量因子控制上次权重的更新对本次权重更新的影响程度。

我们选取了一组较小的学习速率和动量因子的取值范围：从0.2到0.8，步长为0.2，以及0.9（实际中常用参数值）。

一般来说，在优化算法中包含epoch的数目是一个好主意，因为每批（batch）学习量（学习速率）、每个 epoch更新的数目（批尺寸）和 epoch的数量之间都具有相关性。

完整代码如下：

# Use scikit-learn to grid search the learning rate and momentumimport numpyfrom sklearn.grid_search import GridSearchCVfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifierfrom keras.optimizers import SGD# Function to create model, required for KerasClassifierdef create_model(learn_rate=0.01, momentum=0):
    # create model
    model = Sequential()
    model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))    # Compile model
    optimizer = SGD(lr=learn_rate, momentum=momentum)
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])    return model    # fix random seed for reproducibilityseed = 7numpy.random.seed(seed)    # load datasetdataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")    # split into input (X) and output (Y) variablesX = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]    # create modelmodel = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=100, batch_size=10, verbose=0)    # define the grid search parameterslearn_rate = [0.001, 0.01, 0.1, 0.2, 0.3]
momentum = [0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 0.9]
param_grid = dict(learn_rate=learn_rate, momentum=momentum)
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1)
grid_result = grid.fit(X, Y)    # summarize resultsprint("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))for params, mean_score, scores in grid_result.grid_scores_:
    print("%f (%f) with: %r" % (scores.mean(), scores.std(), params))

运行之后输出如下：

Best: 0.680990 using {'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.0}0.348958 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.0}0.348958 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.2}0.467448 (0.151098) with: {'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.4}0.662760 (0.012075) with: {'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.6}0.669271 (0.030647) with: {'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.8}0.666667 (0.035564) with: {'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.9}0.680990 (0.024360) with: {'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.0}0.677083 (0.026557) with: {'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.2}0.427083 (0.134575) with: {'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.4}0.427083 (0.134575) with: {'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.6}0.544271 (0.146518) with: {'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.8}0.651042 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.9}0.651042 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.0}0.651042 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.2}0.572917 (0.134575) with: {'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.4}0.572917 (0.134575) with: {'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.6}0.651042 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.8}0.651042 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.9}0.533854 (0.149269) with: {'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.0}0.427083 (0.134575) with: {'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.2}0.427083 (0.134575) with: {'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.4}0.651042 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.6}0.651042 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.8}0.651042 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.9}0.455729 (0.146518) with: {'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.0}0.455729 (0.146518) with: {'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.2}0.455729 (0.146518) with: {'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.4}0.348958 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.6}0.348958 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.8}0.348958 (0.024774) with: {'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.9}

可以看到，SGD在该问题上相对表现不是很好，但当学习速率为0.01、动量因子为0.0时可取得最好的结果，正确率约为68%。

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原始发表：2016-08-19，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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